#GEE代码实例教程详解：Sentinel-2数据的NDWI和NDTI分析
07-09
本篇博客将介绍如何使用Google Earth Engine (GEE) 对Sentinel-2数据进行归一化差异水体指数（NDWI）和归一化差异植被指数（NDTI）的分析。这些指数有助于识别水体和植被覆盖情况。创建多边形区域roi，用于限定分析的地理范围，并设置地图中心。
GEE代码实例教程详解：年度和月度土地覆盖变化分析
07-09
在本篇博客中，我们将使用Google Earth Engine (GEE) 对土地覆盖变化进行年度和月度的分析。通过Google的Dynamic World数据集，我们可以识别2023年至2024年间土地覆盖的类型和变化。创建一个点对象loc，用于确定研究区域。定义函数，用于生成时间序列的土地覆盖图像集合。
GEE代码实例教程详解：蒸散发与作物水分胁迫指数分析
07-08
在本篇博客中，我们将使用Google Earth Engine (GEE) 对蒸散发 (Evapotranspiration, ET) 和作物水分胁迫指数 (Crop Water Stress Index, CWSI) 进行分析。通过MODIS数据集，我们可以评估2001年至2024年间的水分状况和作物生长环境。创建一个点对象loc，用于确定研究区域。
GEE代码实例教程详解：植被状况指数（VCI）与干旱监测
07-08
在本篇博客中，我们将使用Google Earth Engine (GEE) 进行植被状况指数（Vegetation Condition Index, VCI）的计算和干旱监测。通过MODIS NDVI数据，我们可以评估2001年至2024年间的植被状况和干旱等级。创建一个点对象point，用于确定研究区域。
GEE代码实例教程详解：湖泊水位变化监测
07-08
本篇博客将介绍如何使用Google Earth Engine (GEE) 对湖泊水位变化进行监测。通过MODIS数据集，我们可以识别2001年和2023年的湖泊范围，并计算湖泊的高程变化。创建一个多边形区域roi，用于限定分析的地理范围，并设置地图中心。
GEE代码实例教程详解：长时间序列风速分析
07-08
在本篇博客中，我们将使用Google Earth Engine (GEE) 对长时间序列的风速数据进行分析。通过ERA5再分析数据集，我们可以计算2010年至2024年间的平均风速，并与1980年至2020年的风速数据进行比较。创建一个多边形区域roi，用于限定分析的地理范围。
GEE代码实例教程详解：地表温度与土地覆盖类型分析
07-08
在本篇博客中，我们将使用Google Earth Engine (GEE) 对地表温度数据进行分析，并探究不同土地覆盖类型（特别是水体和城市区域）的地表温度变化。通过MODIS数据集，我们可以监测2001年至2024年间的数据。创建一个多边形区域roi，用于限定分析的地理范围，并设置地图中心。
GEE代码实例教程详解：MODIS数据雪盖监测与分析
07-08
本篇博客将介绍如何使用Google Earth Engine (GEE) 进行雪盖监测和分析。通过MODIS MOD10A1数据集，我们可以识别2010年至2015年间的雪盖范围，并计算其面积。创建一个多边形区域roi，用于限定分析的地理范围，并设置地图中心。
GEE代码实例教程详解：MODIS土地覆盖分类与面积计算
07-08
在本篇博客中，我们将使用Google Earth Engine (GEE) 对MODIS土地覆盖数据进行分析。通过MODIS/061/MCD12Q1数据集，我们可以识别不同的土地覆盖类型，并计算每种类型的总面积。创建一个多边形区域roi，用于限定分析的地理范围，并设置地图中心。
GEE代码实例教程详解：地表温度长时间序列分析
07-08
在本篇博客中，我们将使用Google Earth Engine (GEE) 对地表温度 (LST) 进行长时间序列分析。通过结合Landsat 4-9的数据，我们将探索1982年至2024年间地表温度的变化趋势。创建一个多边形区域roi，用于限定分析的地理范围，并设置地图中心。
GEE代码实例教程详解：NDVI时间序列趋势分析
07-08
在本篇博客中，我们将使用Google Earth Engine (GEE) 对MODIS NDVI数据进行时间序列趋势分析。通过分析2001年至2021年的NDVI数据，我们可以了解植被覆盖度随时间的变化趋势。创建一个多边形区域roi，用于限定分析的地理范围，并设置地图中心。
GEE代码实例教程详解：长时间序列NDVI分析
07-08
本篇博客将介绍如何使用Google Earth Engine (GEE) 对长时间序列的Landsat数据进行归一化植被指数（NDVI）分析。通过此分析，可以监测和评估1982年至2024年间的植被变化趋势。创建一个多边形区域roi，用于限定分析的地理范围，并设置地图中心。定义函数，用于计算Landsat 4-5和7（SLC正常）的NDVI。定义slc_off函数，用于处理Landsat 7 SLC偏移后的数据。定义ndvi_oli函数，用于计算Landsat 8-9的NDVI。
GEE代码实例教程详解：洪水灾害监测
07-08
在本篇博客中，我们将使用Google Earth Engine (GEE) 进行洪水灾害监测。通过分析Sentinel-1雷达数据，我们可以识别特定时间段内的洪水变化情况。创建一个多边形区域roi，用于限定分析的地理范围，并设置地图中心。定义speckel函数，使用局部中值滤波去除Sentinel-1图像的斑点噪声。
GEE代码实例教程详解：地形分析
07-08
在本篇博客中，我们将使用Google Earth Engine (GEE) 对特定区域内的地形进行分析。我们将使用SRTM（Shuttle Radar Topography Mission）数据集获取高程信息，并计算坡度、坡向等地形属性。此外，我们还将使用ALOS（Advanced Land Observing Satellite）数据集来分析数字地表模型（DSM）。创建一个多边形区域roi，用于限定分析的地理范围，并设置地图中心。
GEE代码实例教程详解：降水量分类分析
07-08
在本篇博客中，我们将使用Google Earth Engine (GEE) 对特定区域内的降水量进行分类分析。通过设定不同的降水量阈值，我们可以将降水量分为干旱、中等和湿润三个类别，并分析这些类别随时间的变化。创建一个多边形区域roi，用于限定分析的地理范围，并设置地图中心。
GEE代码实例教程详解：年平均温度变化分析
07-08
在本篇博客中，我们将使用Google Earth Engine (GEE) 分析特定区域内年平均温度随时间的变化。通过分析ECMWF（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts）提供的ERA5_LAND数据集，我们可以了解从1950年到2020年的温度趋势。创建一个多边形区域roi，用于限定分析的地理范围，并设置地图中心。
GEE代码实例教程详解：降水量异常分析
07-08
在本篇博客中，我们将通过Google Earth Engine (GEE) 分析特定区域内的降水量异常。利用UCSB-CHG提供的CHIRPS（Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data）数据集，我们可以监测2000年至2020年期间的降水量变化。创建一个多边形区域roi，用于限定分析的地理范围。
GEE代码实例教程详解：湖泊面积变化分析
07-08
我们定义了一个多边形区域作为研究对象，使用创建，并将其添加到地图上。
GEE代码实例教程详解：湖泊面积分析
07-08
我们首先定义了一个多边形区域（Region of Interest, ROI），这是分析湖泊面积的地理范围。坐标点列表表示多边形的顶点，我们使用来创建这个多边形。设置时间范围time_start和time_end，用于筛选Landsat 8图像集合中的图像。
OpenStreetMap数据属性
06-25
OpenStreetMap官网：https://www.openstreetmap.org/export#map=5/36.085/-91.890&layers=T。具体解释参见:highway。‘motorway_link’ 高速公路连接处 50。‘secondary_link’ 次干道连接处 30。‘tertiary_link’ 三级道路连接处 10。‘primary_link’ 主干道连接处 40。
